云盘算知识点-03

汕尾海湾  金牌会员 | 2024-6-19 07:59:50 | 来自手机 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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云盘算知识点-03


  • 简述云盘算概念和特征。
    指的是通过网络“云”将巨大的数据盘算处置惩罚步调分解成无数个小步调,然后,通过多部服务器构成的系统进行处置惩罚和分析这些小步调得到效果并返回给用户。
    云盘算的特点
    云盘算除不常见的超大规模、高可扩展性和按需服务的特点之外,另有自动化和节能环保等特点,总括起来,可以从10个方面来看。
    超大规模。
    大多数云盘算中央都具有相当的规模,比如Google云盘算中央巳经有几百万台服务器,而Amaon、lBM、微软·Yahoo等企业所掌控的云盘算规模也毫不逊色,并且云盘算中央能通过整合和管理这些数量庞大的盘算机集群,来赋予用户前所未有的盘算和存储能力。
    抽象化。
    云盘算支持用户在恣意位置使用各种终端获取应用服务,所请求的资源都来自"云",而不是固定的有形实体。应用在"云"中某处运行,但实际上用户无需了解也不消担心应用运行的具体位置,这样能有用地简化应用的使用。
    高可靠性。
    云盘算中央在钦硬件层面接纳了诸如数据多副本容错、心跳检测和盘算节点同构可交换等捎施来保障服务的高可靠性,还在设施层面上的能源、制冷和网络连接等方面接纳了冗余计划,以迸一步确保服务的可靠性。
    通用性。
    云盘算中央很少为特定的应用存在,但它有用支恃业界大多数的主流应用,并且一个"云"可以支撑多个差别范例的应用同时运行,并包管这些服务的运行质量。
    高奇扩展性。
    用户所使用的"云"资源可以根据其应用的需要进行调整相动态伸缩,并且再加上前面所提到的云盘算中央自己的超大规模,"云"能够有用地满足应用和用户大规模增长的需要。
    按需服务。
    "云"是一个庞大的资源池,用户可以按需购买,就像自来水、电和煤气等公用事业那样根据用户的使用量计费,无需任何软硬件和设施等方面的前期投入。
    便宜。
    云盘算中央自己规模巨大会带来经济性和提升资源使用率,并且"云。大都接纳便宜和通用的x86节点来构建,因此用户可以充分享受云盘算所带来的低资本优势,经常只要耗费几百美元就能完成以前需要数万美元才能完成的任务。
    自动化。
    在云中,岂论是应用、服务和资源的部署,还是软硬件的管理,重要通过自动化的方式执行和管理,也极大地低落了整个云盘算中央的人力资本。
    节能环保。
    云盘算技术能将许许多多分散在低使用率服务器上的工作负载整合到云中,来提升资源的使用服从,而且云由专业管理团队运维,所以其PUE(powerUsageEffectiveness,电源使用服从)值比普通企业的数据中央出色很多,比如Google数据中央的PUE值在1.2左右,即每l元钱的电力花在盘算资源上,只需再花2角钱的电力在制冷等装备上,而常见的PUE在2和3之间。并且还能将云建设在水电厂等洁净资源旁边,这样既能进一步节流能源方面的开支,又能保护环境。
    美满的运维机制。
    在“云”的另一端,有全世界最专业的团队来帮用户管理信息,有全世界最先进的数据中央来帮用户保存数据。同时,严格的权限管理策略可以包管这些数据的安全。这样,用户无需耗费重金就可以享受到最专业的服务。这些特点使得云盘算能为用户提供更方便的体验,同时还能低落使用资本,正由于云云,云盘算才能脱颖而出并且被业界推许。
  • 简述Hadoop HDFS的功能定位与技术架构特点。
    HDFS(Hadoop distributed File System):Hadoop分布式文件系统。是基于流数据模式访问和处置惩罚超大文件的需要而开发的,可以运行于便宜的服务器上。它所具有的高容错,高可靠性,高可扩展性,高获得性,高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集的应用带来了很多便利。
    简朴来说就是把一个超大号文件按肯定巨细分割并放置在多台服务器上,这样多台服务器同时工作,服从超高,而且安全性也会进步。
    HDFS架构模子为:主从架构。NameNode是主节点。DataNode是从节点。
    HDFS重要由四个部分构成,分别为Client,nameNode、DataNode、以及Secondary NameNode构成。
    高可靠性:数据存储有多个备份,集群设置在差别的呆板上,可以防止一个节点宕机造成集群损坏。当数据处置惩罚请求失败后,Hadoop会自动重新部署盘算任务,对出现题目的部分进行修复或通过快照方式还原到之前的时间点。
    高扩展性:Hadoop在可用的盘算机集群见分配数据并完成盘算任务的,在集群中添加新的节点是很轻易的,所以集群可以轻易的进行节点的拓展完成集群的扩大。
    高效性:Hadoop可以在节点间动态的移动数据,数据可在节点间进行并发处置惩罚,并包管节点的动态平衡,因此处置惩罚速度非常快。
    高容错性:和前面的高可靠性差不多,文件系统HDFS存储文件时假如某台呆板宕机了大概读取文档出错,系统调用其他节点上的备份文件包管步调顺利运行。假如启动的任务失败,Hadoop会重新运行该任务或启用其他任务完成这个任务未完成的部分。
    低资本:Hadoop基本框架用Java编写

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